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主题：“聊天机器人中的 RMT”

嘉宾：Angie See Tien Ng 博士是英特尔的 AI 首席工程师，他开创了基于云的远程调试 (CBRD)、大学系统云 (SC4U) 并率先推出了 AI 虚拟聊天机器人。 她在英特尔工作了 13 年，在这个行业工作了 25 年。 （IQ Group、Altera、英特尔）她的职业生涯包括研发电子设计、RF 设计师、FPGA IC 特性分析、电气验证、功能安全、IOT 客户设计导入。 Angie 一直热衷于创新，曾荣获英特尔颁发的杰出发明奖。 她毕业于坎贝尔大学，获得微电子/物理学士学位，并于 2014 年获得多媒体大学微电子专业工程硕士学位（一等）。 2021 年，她获得了 USM（马来西亚科学大学）的多媒体技术博士学位，研究领域是工业设计基于云端的虚拟学习和测试。

Koay Xian Hong 于 2019 年获得马来西亚马六甲工业大学电气工程技术（工业自动化和机器人）学士学位，目前他正在攻读电气工程（计算机和微电子系统）硕士学位。 他目前就职于英特尔微电子，在物联网事业部担任后段工程师。 他负责研究人工智能聊天机器人的解决方案

Chng Sze Lyn 拥有槟城英迪国际学院电气和电子学士学位（与考文垂大学 3+0 合作）。 目前，她正在 UTM（马来西亚科技大学）攻读计算机与微电子系统硕士学位。 她目前就职于英特尔微电子，在物联网事业部担任人工智能软件解决方案工程师。 她参与了人工智能聊天机器人和其他人工智能项目。

简介：我们已经开始开发将 RMT 工具集成到 Teams 中的 QIRI 聊天机器人中。 RMT，也称为Rank Margin Tool，是为生成、计算和报告系统内存接口冷启动DDR时序和电压裕度训练结果而构建的工具。 要在本地运行它，用户需要下载原始的 RMT 工具，这是一个内置的 excel 宏，可以在 excel 文件中输出一个表格。 通过将其集成到 QIRI 聊天机器人中，用户可以完全跳过这一步。 用户可以向QIRI聊天机器人提供输出冷启动DDR训练结果所需的日志文件，QIRI聊天机器人会在自己的一端自动运行RMT，然后将输出信息返回给用户。 这种 QIRI 集成不仅为用户提供了对 RMT 的轻松访问，还允许用户获得结果，而无需用户与 RMT 工具本身争论。